工業機器人的廣泛套用，有助於將傳統制造業企業打造為智能工廠。圖為第23屆工博會機器人展台自律性的汽車點焊單元展示。
工業軟件被稱為現代工業的靈魂。隨著中國經濟轉型升級，新一代自主工業軟件透過開辟新場景、創造新模式，正在加速賦能傳統制造業形成新質生產力。國內工業軟件的代表性企業——上海青翼工業軟件有限公司，依靠自主研發的演算法和人工智能（AI）技術，幫助高端制造業將研發和設計效率提高10倍以上。
如果說，上一代「機器換人」是借助機器降低勞動密集型產業對人工的依賴，那麽「升級版」的「AI換人」，則面向高端制造業，讓知識密集型崗位不再受高技能人才短缺的影響，從而在更高水平釋放「中國制造」能力。
讓高技術崗位擺脫「人海戰術」
要制造高效能芯片，需要用半導體裝備在納米尺度上「精工細作」，這類裝備對零部件的加工要求可想而知。在國內一家精密制造龍頭企業，由上海青翼研發的智能工具已獲套用，幫助該制造企業大振幅降本、增效、提質。
為半導體裝備加工零件，離不開數控機床；要讓數控機床按要求轉起來，就必須結合每個零件的幾何形態和質素要求，為機床編寫特定的工藝和參數——該如何下刀，先鉆孔還是先切削，刀頭最佳的執行軌跡為何……設計開發這些工藝，就像是將零部件的圖紙「轉譯」成機床能理解的程式碼。
以往，這部份極富技術含量的工作要由資深工程師負責。通常，給一個精密零件開發特定工藝，需要4到5個人的團隊忙碌10多個小時。但憑借上海青翼新研發的智能工具，整個過程被壓縮到半小時以內，相當於一下子將效率提高10倍以上。
上海青翼總經理王文華告訴記者，面向這家精密制造龍頭企業，他們開發了專門演算法和行業知識庫，將原本藏在資深工程師頭腦中的經驗和技能數碼化沈澱到軟件中。操作者輸入待加工零件的基本資訊後，系統平台就能自動辨識和提取數百項技術要求和工藝特征，隨後結合行業知識庫，利用智能演算法自動完成工藝和參數的設計開發，整個過程只需按一個鍵。
這套軟件和智能工具給企業帶來的價值，不只是快。半導體器材對零部件的需求，呈現多品種、小批次、客製化的特點。過去幾年，這家精密制造企業接獲的零部件訂單有數萬種之多，但每種零件的采購量平均只有3到5件。這意味著，如果沒有青翼的技術加持，為了給客戶開發工藝，企業必須構建龐大的工藝工程師團隊，打「人海戰術」。現實中，受益於旺盛需求，該公司過去幾年的營收增長了10倍，但工藝開發人員規模只翻了一番，也就是說，因為有了上海青翼工業軟件的支撐，該公司每年在人員與開發工具上就節省了數億元成本。
本土工業軟件的「逆襲時刻」
工業軟件領域，已開發國家因為起步早，在技術和市場表現方面長期占據優勢。雖然中國工業軟件一直處在「跟跑」位置，但當前，破局的時機正不斷成熟。
王文華告訴記者，中國制造對自主工業軟件存在巨大的剛性需求。長遠來看，一方面，自主工業軟件的發展狀況勢必會與中國制造的體量和水平相匹配，加上多種外部因素的推動，國內企業對自主工業軟件的認可度不斷提升。另一方面，本土工業軟件企業本身也在持續成長。作為跨國公司的合作夥伴，多年來，他們在幫助跨國公司打通「最後一公裏」、服務國內客戶的過程中，技術和經驗也持續積累，特別是在理解本土行業、響應本地需求、提供特色服務等方面，自主工業軟件企業存在優勢。綜合來看，工業軟件國產化替代似乎已是大勢所趨，而這種替代，更多是建立在高水平、生態化、可持續的基礎之上。
2023世界人工智能大會商湯展位上的一款數碼孿生套用平台。
上海青翼的突破，就發生在這股湧動的大勢之中。此前，他們已經在國內制造業深耕近30年，但長期扮演跨國公司服務商的角色。直到2021年，看到發展自主軟件的機會之後，公司啟動戰略轉型，吸引外部融資，大幅擴充研發團隊，埋頭開發自主產品，打造基礎工業軟件的產品矩陣。而在工業軟件中嵌入AI技術，借助機器學習來賦能制造業，成為它的技術特色和優勢。
除了讓精密制造龍頭企業「AI換人」外，他們還為國內輪胎、車燈、閥門、電梯等多個領域的頭部企業打造了類似的工業智能技術平台，都以「一鍵完成」模式讓資深工程師們的設計工作變得前所未有的簡單和高效。
談到上海青翼和本土工業軟件的技術路線，中國工程院院士、華中科技大學教授李培根表示，AI的發展給工業軟件帶來了前所未有的機遇。如果能構建以電腦為主、人類專家輔助指導的格局，借助AI手段來洞察和捕捉復雜系統與過程中的高階關聯，無疑將極大提高設計、制造的質素和效率。
制造業成為AI創新重要參與者
AI與工業軟件的結合，不僅最佳化和提升設計與制造本身，也為制造業創新範式的變革註入活力。制造企業不再只是軟件使用者，他們可以與軟件以及人工智能企業聯手共創，從而推動「AI+制造」構建出開放的創新生態。
正如李培根所說，AI時代，工業軟件除了是企業提升效率的工具外，更是創新的重要夥伴。在為那家精密零部件龍頭企業研發工業軟件產品的過程中，上海青翼與客戶緊密協作，一方聚焦軟件平台和演算法的研發，而另一方則基於行業經驗，與軟件企業一道探索如何將工程師頭腦中的知識沈澱到軟件。為此，雙方磨合將近3年，形成了成熟的路徑。而今，在其他企業復制這個案例的時間已大大縮短。
王文華坦言，AI賦能的工業軟件，必須在使用者的生產線上持續進行高質素驗證，完全沒辦法「關起門來」在實驗室研發。因此，使用者理應成為「知識的自動化」的貢獻者。
正因為如此，中國在傳統制造業上的綜合性優勢，有望在AI時代進一步凸顯。事實上，幾年前曾有全球性工業軟件巨頭沿著與上海青翼相近的思路開發智能加工技術平台，但無果而終。這次嘗試失敗的關鍵，在於已開發國家如今普遍缺乏傳統制造場景，其工業軟件技術無法找到足夠的客戶。而中國作為「世界工廠」，過去幾十年積累了海量的制造業數據，一旦被AI所套用，就會構成強大的有利競爭。
軟件與工業的合作，不僅在研發層面。上海青翼已與國內一家壓力槽的代表性企業合作，研發出壓力槽產品智能設計工具，能幫助該領域大量企業實作「一鍵設計」。對於這個軟件產品，雙方將分享銷售收益，甚至還實作了共同冠名。
技術的革命性突破、生產要素的創新性配置、產業深度轉型升級——隨著本土工業軟件和傳統制造業的攜手，催生新質生產力的這些要素，正在全面集聚、碰撞。市經濟和資訊化委相關負責人表示，上海將進一步最佳化環境，著力培育創新能力，堅持「以用促研」，在重要行業及場景開展示範套用，推動工業軟件更好支撐制造強國建設，推動制造業深度數碼化轉型。
>>> 專家視角
解碼傳統產業破局點：兩轉型+兩融合
新質生產力以深化高新技術套用為重要特征，既要培育新產業、新賽道乃至未來產業，也要運用新成果、新技術改造提升傳統產業，全方位構建國家競爭新優勢。對上海這座蘊藏著旺盛創新活力和深厚產業基礎的城市而言，如何因地制宜推動本地傳統產業發展躍升，形成與新興產業相輔相成、融合促進的格局，具有重要意義。對此，記者采訪了上海中創產業創新研究院高級副院長丁國傑，請她為上海傳統產業如何培育發展新質生產力發表見解。
傳統產業是新質生產力發展的基石
傳統產業和新興產業都是發展新質生產力、構建現代化產業體系的重要組成部份。在丁國傑看來，傳統產業作為中國制造業的主體和現代化產業體系建設的基本盤，對新質生產力的培育發展也可以發揮基石作用。
從全國來看，傳統產業目前在制造業中占比超過80%，體量巨大。對上海來說，包括汽車、化工、鋼鐵以及食品、時尚消費品等在內的傳統行業，在制造業中所占比重也在50%以上。可以說，傳統產業的生產方式和效率，直接影響著新質生產力的形成和發展。
上海汽車工業的智能制造水平國內領先，圖為大眾汽車生產線（資料照片）。
傳統產業以穩定成熟技術的套用為主，同時，它也能為新興產業的發展提供零部件和原材料，具有較強的支撐性。不僅如此，丁國傑表示，傳統產業還能為新興產業的發展提供套用場景，開啟發展空間；反過來，新興產業的發展也為傳統產業的改造升級帶來新技術、新理念，進而提升勞動生產率。因此，從新質生產力的角度來說，改造提升傳統產業與發展新興產業並不矛盾，而是相輔相成、可以融合促進。
丁國傑表示，上海較早開始推進產業轉型升級，大量高汙染、高能耗、低附加值產業已經隨著前些年持續結構最佳化而逐步結束，整體的產業高端化特征更為顯著。同時，上海數碼化發展水平較高，科技和人才優勢突出，服務業對制造業的支撐能力較強，這些都為傳統產業發展新質生產力奠定了良好基礎。
數碼賦能是壯大新質生產力的關鍵
談到上海傳統產業下一步發展該如何找準突破口，丁國傑表示，總體上就是把握高端化、智能化、綠色化、融合化方向，堅持創新驅動，大力推動「2+2」。特別是其中的「2+2」，也就是「兩個轉型」（數碼化轉型和綠色低碳轉型）以及「兩業融合」（先進制造業和現代服務業深度融合），這可能是上海傳統產業實作新質生產力破局的關鍵。
實際上，幾乎每個行業都有推動數碼化轉型的客觀需求。立足傳統產業，將來不管是生產、研發，還是供應鏈管理包括庫存管理，都應該向著全流程數碼化的方向發展；透過數碼大腦、工業機器人、數碼孿生、人工智能大模型等新技術的套用，上海可以打造出更多智能工廠，開辟更多智能制造套用場景，讓數碼賦能成為傳統產業培育壯大新質生產力的核心路徑。
綠色低碳轉型，首先要打造綠色工廠和綠色園區，著力推動高端裝備等重點產業實作全過程綠色改造，構建綠色供應鏈，推動「工業脫碳」；其次是在踐行「雙碳」戰略過程中推動能源結構深度調整，發展綠氫、綠氨、綠色甲醇、新型儲能等產業，提高傳統產業「含綠量」。
制造業與服務業的深度融合，在上海已有不少案例。比如，在鋼鐵、航天、生物醫藥等上海制造業優勢領域，一批龍頭企業憑借多年積累和探索，在實作自身業務數碼化的同時，將過程中形成、沈澱的制造工藝、管理經驗和創新技術，固化成為軟件和工業互聯網平台，從而在其制造主業之外衍生出新的增值服務。此外，在工業設計、品牌服務、行銷服務等領域，上海也形成了一批生產性服務業企業，不斷賦能傳統制造業加速轉型升級。
作者：張懿
文：本報記者 張懿圖：袁婧編輯：施薇
轉載此文請註明出處。
